Logo
TGCATALOG
Catalog Collections Blog
Data analysis - DA SQL

Data analysis - DA SQL

Data analysis: SQL, Python.

No ratings
582
29.10.2026
582
29.10.2026
No ratings
582
29.10.2026
Safe redirect via bot
О канале

Data analysis: SQL, Python.

Подписчиков 1,700
Тематика Technology
Язык English
Ссылка t.me/business_stats

We also recommend

Kekaton AI | Voiceover and voice clone
Kekaton AI | Voiceover and voice clone
Bot

AI bot for text-to-speech and voice cloning in Telegram. Create audio using neural network quickly and easily.

Description

About data analysis: databases, SQL, Python and more for analysts.

Latest posts

Data analysis - DA SQL
Data analysis - DA SQL
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
Проблемы в оптимизации SQL-запросов Иногда приходится сталкиваться с запросами, где должно быть большое количество условий. Например, много условий в WHERE, много полей в GROUP BY, много JOIN и т.п. И такие запросы будут выполняться очень медленно и даже не факт, что выполнятся вообще. 🟠Но почему такое происходит? ▶️WHERE сам по себе работает как фильтр данных. Если вспомнить порядок выполнения SQL-запроса, то WHERE выполняется одним из первых. И по идее, если добавлять в WHERE по 5-10 условий через AND, то лишних данных может отсеяться очень много, что в итоге сделает запрос легче и быстрее. И в целом, это так и работает, и запрос реально может стать быстрее или хотя бы не измениться. Но в случае, если у нас прописаны индексы на 1-2 самых часто используемых столбцах, то добавление дополнительных неиндексированных столбцов может значительно замедлить работу. Происходит это из-за того, что оптимизатор перестает эффективно использовать индексы, и СУБД вынуждена тратить дополнительные ресурсы на проверку каждого условия для каждой строки. ▶️В случае с GROUP BY заложена другая логика. И тут замешана банальная математика. Чем больше столбцов в условие GROUP BY мы добавляем, тем больше разных вариантов система вынуждена отработать. И количество вариантов растет мультипликативно. Например, если группировать по полю "day", то мы будем иметь 365 разных комбинаций. Если добавить поле "country", то добавится условно еще 50 вариантов, итого будет 365*50 = 18 250. И каждое такое крупное поле в разы увеличивает нагрузку и, как следствие, время выполнения. ▶️Большое кол-во JOIN тоже имеет чисто математическую причину замедления. Например, мы присоединяем к таблице с клиентами таблицу с их счетами. Очевидно, что если у каждого клиента в среднем по 3 счета, то кол-во строк увеличится в 3 раза. Если еще к каждому счету присоединить транзакции, которые с него совершались, то кол-во строк увеличится еще в 50 раз. И так будет продолжаться и далее. Ну и также не стоит забывать, что чем больше таблиц, тем сложнее СУБД просчитать идеальный порядок их объединения (количество вариантов растет экспоненциально). ▶️Много COUNT(DISTINCT) тоже желательно не использовать в одном запросе. Это очень "дорогостоящая" операция сама по себе, потому что заставляет базу держать в памяти полный список всех уникальных значений, чтобы отсечь дубликаты. И если это делать по 3-4 колонкам одновременно, то СУБД будет строить несколько гигантских структур данных в памяти. И это будет медленно.
Data analysis - DA SQL
FAQ

Open Data analysis - DA SQL in Telegram and press the Start button. No separate registration is required.

Yes. The service is designed to be straightforward: open the resource, follow the on-screen instructions and start using it.

No. You can use Data analysis - DA SQL directly in Telegram unless the resource description says otherwise.

Access depends on the resource. Check the current information in Telegram after opening Data analysis - DA SQL.

The exact features depend on the resource. Open Data analysis - DA SQL to see its current functions, content and access conditions.
Subscriber dynamics
+-0.5% last 30 days
Current
1,700
Month ago
1,709
Average growth
+0 / day
Updated
11 hours ago

Reviews for channel Data analysis - DA SQL

Log in to leave a review

Only registered users can share their opinion.

No reviews yet

Be the first to share your impression of this resource!

Similar resources

Loading
Switch to Light Theme
Home Catalog Collections Blog Login